使用librosa库提取MFCC特征非常简单,只需调用librosa.feature.mfcc函数即可: # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) 在这段代码中,n_mfcc参数指定了要提取的MFCC系数的数量,通常设置为13。 五、可视化MFCC特征 为了更好地理解MFCC特征,可以将其可视化。librosa提供了方便的可视化...
将信号长度扩大成原来的两倍,并变成2N,又为了让造出来的信号关于0对称,把整个延拓的信号向右平移 0.5 个单位,最终DCT变换公式: 6 动态特征提取 标准的倒谱参数MFCC只反映了语音参数的静态特性,语音的动态特性可以用这些静态特征的差分谱来描述。实验证明:把动、静态特征结合起来才能有效提高系统的识别性能。差分参数的...
梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数,Mel标度描述了人耳频率的非线性特性,它与频率的关系可用下式近似表示: 式中f为频率,单位为Hz。下图展示了Mel频率与线性频率的关系: 图1 Mel频率与线性频率的关系 二、语音特征参数MFCC提取过程 基本流程: 图2 ...
(可选)对提取的MFCC特征进行后处理: 提取到的MFCC特征是一个二维数组,其中每一行对应一个时间帧,每一列对应一个MFCC系数。你可以根据需要对这些特征进行后处理,如归一化、降维等。例如,使用sklearn.preprocessing.StandardScaler进行归一化: python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler...
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)#20 x=np.concatenate((chroma_stft.T ,chroma_cqt.T,chroma_cens.T,melspectrogram.T,rmse.T,spec_cent.T,spec_bw.T,spec_cont.T, spec_flat.T,rolloff.T,poly.T,tonnetz.T,zcr.T,mfcc.T),axis=1) ...
spafe: 简化的Python音频功能提取 spafe旨在简化音频中的特征提取。 该库涵盖:MFCC,IMFCC,GFCC,LFCC,PNCC,PLP等。它还提供了各种滤波器组模块(Mel,Bark和Gammatone滤波器组)和其他频谱统计信息。 Fbank、MFCC、BFCC、GFCC、LFCC、MSRCC、NGCC、PNCC、PSRCC特征提取范例(好多特征都没听过...) spafe库地址 Welcome ...
mfcc的特征提取python 代码实现和解析 1#!/usr/bin/python2#-*- coding: UTF-8 -*-34importnumpy5importscipy.io.wavfile6frommatplotlibimportpyplot as plt7fromscipy.fftpackimportdct89sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read('stop.wav')1011print(sample_rate,len(signal))12#读取前3.5s 的数据13...
使用python_speech_features提取音频文件特征 2 使用librosa包进行mfcc librosa使用方法: importlibrosa y, sr = librosa.load('i1.wav',sr=None) mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr,n_mfcc=24)#n_mfcc为返回的mfcc数据维度 其中 librosa.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, ...
信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)是一小组特征(通常约10-20),其简明地描述了频谱包络的整体形状,它模拟了人声的特征。让我们这次用一个简单的循环波。 x, fs = librosa.load('../simple_loop.wav') librosa.display.waveplot(x, sr=sr) librosa.feature.mfcc 通过音频信号计算MFCC: ...
用python进行MFCC特征提取 mfcc特征提取后的结果 接下来详细写下语音提取MFCC特征的过程。提取MFCC的流程(以提取39维MFCC特征为例)如图所示。 预加重:预加重的作用是提升高频。对于语音中发声的部分,比如元音,它的频谱中高频的能量在传播中有比较明显的衰减,因此采用预加重的方法对高频部分进行补偿。对于n时刻语音的...